LuminaAI/RCL-Iris-Flowers

该数据集包含用于分类不同种类鸢尾花的表格数据。每个样本存储在一个单独的文本文件中，特征以空格分隔。数据集结构分为训练数据和测试数据，每个类别一个文件夹。数据值已准备好以确保与PrismRCL的兼容性，并且自版本2.4.0起不需要归一化。

原始信息汇总

Iris Flowers Dataset

概述

该数据集包含用于分类不同鸢尾花种类的表格数据。每个样本存储在单独的文本文件中，特征以空格分隔在单行中。数据集结构化以兼容Lumina AI的随机对比学习（RCL）算法，通过PrismRCL应用程序或API使用。

数据集结构

数据集组织如下：

Iris-Flowers/ train_data/ class_Iris-setosa/ sample_0.txt sample_1.txt ... class_Iris-versicolor/ sample_0.txt sample_1.txt ... class_Iris-virginica/ sample_0.txt sample_1.txt ... test_data/ class_Iris-setosa/ sample_0.txt sample_1.txt ... class_Iris-versicolor/ sample_0.txt sample_1.txt ... class_Iris-virginica/ sample_0.txt sample_1.txt ...

注意：所有文本文件名在所有类别文件夹中必须是唯一的。

特征

• 表格数据：每个文本文件包含以空格分隔的值，表示样本的特征。
• 类别：有三个类别，每个类别由一个单独的文件夹表示。

使用

以下是使用PrismRCL加载数据集的示例： bash C:PrismRCLPrismRCL.exe auto-optimize data=C:path oIris-Flowers rain_data log=C:path olog_files

许可证

该数据集在Creative Commons Attribution 4.0 International License下授权。详见LICENSE文件。

原始来源

该数据集最初来源于UCI Machine Learning Repository。如果在研究或应用中使用此数据集，请引用原始来源。

Fisher, R.A. (1936). The use of multiple measurements in taxonomic problems. Annals of Eugenics, 7(2), 179-188. doi:10.1111/j.1469-1809.1936.tb02137.x

附加信息

数据值已准备以确保与PrismRCL兼容。截至2.4.0版本，无需进行归一化。